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ALS-Hyperparameter festlegen

Jetzt baust du deine erste Empfehlungsmaschine mit impliziten Bewertungen mithilfe von ALS. Dafür gibst du Spark zunächst vor, welche Werte es beim Suchen nach dem besten Modell ausprobieren soll.

Unten findest du vier leere Listen. Fülle sie mit konkreten Werten, die Spark verwenden kann, um mehrere verschiedene ALS-Modelle zu erstellen. In der nächsten Übung weist du Spark an, diese Modelle anhand der untenstehenden Listen zu trainieren.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Recommendation Engines mit PySpark erstellen</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Fülle die folgenden Listen mit diesen Werten:
    • ranks = [10, 20, 30, 40]
    • maxIters = [10, 20, 30, 40]
    • regParams = [.05, .1, .15]
    • alphas = [20, 40, 60, 80]

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Complete the lists below
ranks = [____, ____, ____, ____]
maxIters = [____, ____, ____, ____]
regParams = [____, ____, ____]
alphas = [____, ____, ____, ____]
Code bearbeiten und ausführen